《即时战略技能五子棋》综合规划与设计报告（vibe coding题目）

本报告旨在为网页游戏项目《即时战略技能五子棋》（RTS Skill Gomoku）的开发提供一套全面、深入且可执行的规划与设计文档。基于所提供的核心规则文档，本报告将系统性地阐述用户需求、公理设计、模块划分及项目实施计划，以确保项目团队能够准确理解产品愿景并高效推进开发工作。

• 游戏规则设计完善：Gemini
• 开发规划：Qwen3

游戏设计规则文档

1. 游戏概念

本游戏灵感来源于喜剧作品《技能五子棋》，旨在将传统五子棋与即时战略（RTS）元素相结合。玩家在实时对局中，不仅要进行棋力博弈，更要管理技能冷却时间（CD），并在关键时刻使用各种“盘外招”技能（如移除棋子、封印棋盘格、摇晃棋盘等）来干扰对手、强行改变局势，创造充满变数和“掀桌”乐趣的对战体验。

2. 核心机制 (适用于所有模式)

• 实时制 (Real-Time)： 游戏开始后，时间实时流逝。所有玩家（无论人类或AI）均无需等待对方回合，可根据各自技能的冷却状态，随时执行操作。
• 独立冷却 (Independent CD)： 游戏中的所有动作（包括“落子”）和“特殊技能”，均拥有各自独立的冷却时间。一个技能的CD不会影响其他技能的CD。
• 胜利条件 (基础)： 任何一方的棋子在横、竖、斜任意方向上优先形成连续五子（或五子以上，俗称“长连”），即达成“完赛”条件。
• 禁手规则： 为增加混乱和趣味性，本作取消所有传统五子棋中的“禁手”（如黑方三三、四四、长连禁手）。
• 基础时间单位： $1$ 时间单位 = $CD1$ = $5$ 秒（即基础落子冷却时间）。

3. 标准技能库 (Shared Skill Set)

这是PVP和多人混战模式下的标准技能配置。PVE模式下AI拥有特殊技能（见 4.1.3）。

4. 游戏模式

4.1 模式一：PVE (人类 vs AI)

• 设置： 1P (人类, 执黑) vs. AI (电脑, 执白)。
• 棋盘： 15x15。

4.1.1 人类玩家 (1P) 技能

• 使用 [3. 标准技能库]。

4.1.2 AI 玩家 (2P) 技能 (非对称设计)

• 基础：落子 (Place Piece)
  • CD：$5$ 秒 (可根据难度调整，如困难模式 $4.5$ 秒)。
• AI技能1：护盾 (Shield)
  • 效果：选择自己的一颗棋子施加护盾（$20$ 秒），免疫人类的“移除”。
  • 次数：$3$ 次 / CD：$30$ 秒。
• AI技能2：加速 (Haste)
  • 效果：下一次“落子”的CD立即缩短为 $1$ 秒。
  • 次数：$3$ 次 / CD：$45$ 秒。
• AI技能3：移形换位 (Reposition)
  • 效果：将自己的一颗棋子（非护盾状态）移动到邻近的空点。
  • 次数：$2$ 次 / CD：$60$ 秒。

4.2 模式二：PVP (1v1 双人对战)

• 设置： 1P (执黑) vs. 2P (执白)。
• 技能： 双方均使用 [3. 标准技能库]。

4.2.1 PVP 关键规则：动作解析

1. 即时解析 (Instant Resolution)：
   • 所有技能在点击的瞬间立即生效。
   • 如果1P点击“落子”形成了五连，游戏立即结束并判1P获胜。即使2P在 $0.1$ 秒后点击“移除”试图破坏该五连，也已无效。
2. “摇晃棋盘”的结算：
   • 如果摇晃后，双方同时形成了五连，则判定激活“摇晃棋盘”的玩家获胜。

4.3 模式三：多人混战 (3-4 人 Melee)

4.3.1 基础设置

• 总玩家数： $3$ 人 或 $4$ 人。
• 参与者： 玩家可自由配置人类（Human）或 AI 参与。
  • 允许的组合： $1$ 至 $N$ 名人类玩家 + $0$ 至 $(N-1)$ 名AI玩家 (N=3或4)。
  • 示例 (4P)： $4H+0AI$; $3H+1AI$; $2H+2AI$; $1H+3AI$。
  • 示例 (3P)： $3H+0AI$; $2H+1AI$; $1H+2AI$。
• 棋子颜色： 黑、白、红、蓝。

4.3.2 胜利与排名机制：完赛排名 (Race to Finish)
本模式的核心目标是**“尽快完赛”**。

1. 锁定排名： 当一名玩家（例如1P）首次达成五子连线时，游戏不会结束。
   • 系统记录1P为**“第1名”**。
   • 1P的所有棋子将永久保留在棋盘上（作为后续玩家的障碍物）。
   • 1P退出本局后续操作（所有技能和落子均被禁用）。
2. 继续游戏： 剩下的玩家（例如 2P, 3P, AI）继续在（更加拥挤的）棋盘上对战，争夺第2名。
3. 决出名次： 当下一位玩家（例如AI）达成五子连线，AI被记录为**“第2名”**。AI的棋子被锁定并退出操作。
4. 游戏结束：
   • 在 $4$ 人局中，当第3名玩家产生后，游戏结束，最后剩下的玩家自动为**“第4名”**。
   • 在 $3$ 人局中，当第2名玩家产生后，游戏结束，最后剩下的玩家自动为**“第3名”**。

4.3.3 积分系统 (示例)
游戏结束后，根据“完赛排名”进行积分结算：

4.3.4 混战模式技能调整

• 所有玩家（包括AI）均使用 [3. 标准技能库] 以保证平衡。
• 技能1：移除 (Remove)
  • 混战调整： 玩家可以移除场上任意一名其他对手的棋子。
• 技能3：摇晃棋盘 (Shake Board)
  • 混战调整： 激活时，场上所有棋子（包括已“完赛”玩家的障碍棋子）都会随机移动。

4.3.5 混战特殊结算规则

1. 同时完赛（“摇晃”导致）：
   • 如果一次“摇晃棋盘”导致多名尚未完赛的玩家同时达成了五子连线。
   • 平级规则： 假设1P和3P在同一次摇晃中同时达成了五子连线，且他们都在争夺第2名。则 1P 和 3P 并列第2名，均获得第2名积分。游戏将跳过第3名，直接判定最后剩下的玩家为第4名。

4.3.6 AI 混战逻辑

• 在此模式下，AI使用标准技能库，但其决策逻辑（Threat Assessment）更复杂：
  • 优先获胜： AI会优先尝试自己达成五连。
  • 阻止领跑者： AI会实时监测所有对手，优先使用“移除”或“封印”，去阻止当前“威胁度最高”（如已有四连）的玩家。
  • 机会主义： AI也会评估使用“摇晃棋盘”的风险，在自己棋形不佳，但对手棋形很好时，有高概率使用“摇晃”来“重洗牌局”。

5. 可选模式：“喜剧之王” (PVP/Melee 选秀模式)

为进一步提升游戏的重玩价值和策略深度，可在 PVP (4.2) 和 多人混战 (4.3) 模式中启用此附加规则。

1. 开局选秀 (Draft)： 游戏开始前，系统提供一个 $10$ 种左右的技能池。
2. 轮流选择： 玩家（例如 1P-2P-2P-1P 或 1P-2P-3P-3P-2P-1P）轮流选择，各自组建自己的 $3$ 个特殊技能组合（“落子”技能为标配）。
3. 扩展示例技能池 (除了标准3技能外)：
   • [护盾] (PVE技能)：使自己的一颗棋子 $20$ 秒内免疫“移除”。
   • [加速] (PVE技能)：使自己下一次“落子”CD变为 $1$ 秒。
   • [移位] (PVE技能)：将自己的一颗棋子移动到邻近空点。
   • [强夺] (新)：选择一颗对方的棋子，将其颜色变为己方颜色。（CD极长，限 $1$ 次）
   • [模仿] (新)：立即复制对方刚刚使用的那个技能，并使用一次（不消耗自己的次数，但占用CD）。

用户需求分析 (User Requirement Analysis)

游戏核心体验与玩家价值主张

《即时战略技能五子棋》的核心目标是创造一种前所未有的、充满戏剧性和互动性的对弈体验。它并非传统五子棋的简单复刻或RTS元素的机械堆砌，而是通过深度融合两种截然不同的游戏类型，构建一个全新的、以“变数”和“翻盘”为核心的竞技场。玩家购买的核心价值主张在于其独特的游戏机制：在实时进行的棋局中，他们不仅需要运用传统的围棋策略来布局和进攻，更需要在瞬息万变的局势中，审时度势，精准计算，并果断使用各种“盘外招”来干扰对手、破坏平衡，从而实现戏剧性的逆转 <user_query>。这种体验的价值在于打破了传统回合制策略游戏中的“等待”壁垒，将博弈的乐趣从单纯的棋力比拼延伸至心理战、时机把握和资源管理的层面 <user_query>。游戏提供的是一种“掀桌”的快感和无限的可能性，每一次操作都可能彻底改变战局，这极大地提升了游戏的重玩价值和观赏性。

为了支撑这一核心价值主张，游戏必须为不同类型的玩家提供相应的满足感。
对于追求策略深度的硬核玩家，游戏提供了丰富的技能组合和复杂的局势判断。他们可以扮演“幕后黑手”，通过精妙的“封印”和“摇晃”来暗中布局；也可以扮演“搅局者”，在关键时刻用“移除”技能终结对手即将成型的胜利，展现出卓越的时机把握能力 <user_query><user_query>。对于寻求娱乐和社交乐趣的休闲玩家，游戏的混乱和不可预测性本身就是最大的吸引力。每一次意外的“摇晃”带来的连锁反应，或是目睹他人因自己的技能而功亏一篑，都能带来纯粹的欢乐和兴奋感 <user_query>。因此，游戏的设计必须兼顾策略的深度与娱乐的广度，确保不同偏好的玩家都能在游戏中找到乐趣。

关键功能需求与交互设计

基于核心体验，本游戏的功能需求可以分解为以下几个关键部分：

1. 实时操作与独立冷却：所有玩家的操作（落子、使用技能）都是实时生效的，不存在传统意义上的“回合制”等待 <user_query>。每个动作（包括落子）都有其独立的冷却时间（CD），这是游戏节奏的基础 <user_query>。交互设计上，这意味着界面上需要清晰展示每位玩家当前所有技能的可用状态和剩余CD，以便玩家做出快速决策。
2. 多样化的攻击与防御技能：游戏必须提供一系列具有明确视觉反馈和显著效果的技能。例如，“移除”技能应有明显的动画效果，突出显示被选中的对方棋子并将其“扔出”棋盘。“封印”技能则应在目标点生成一个动态的魔法阵，期间该位置闪烁警告标识。“摇晃棋盘”则需要触发一次全局的、富有冲击力的震动动画 <user_query>。这些视觉反馈是交互设计的关键，它们让抽象的游戏规则变得直观可感。
3. 动态的胜利判定与结算：胜利条件的设计是PVP模式的核心。当一名玩家达成五连时，系统需要立即暂停游戏，高亮显示获胜连线，并弹出胜利界面。同时，要精确处理“即时解析”规则：即在判定胜负前，检查是否有其他技能在同一瞬间被激活并可能影响结果 <user_query>。对于多人混战模式，排名机制更为复杂。系统需要在每次完赛后，迅速锁定胜者的棋子、记录其名次，并将其从后续对局中移除。这个过程需要流畅的过渡动画，以维持游戏的连贯性和紧张感 <user_query>。
4. AI行为与难度梯度：对于PVE模式，AI的行为逻辑至关重要。AI不应是简单的随机行为，而应具备基本的战术意识。例如，在“护盾”技能被使用后，AI应能识别到己方某颗棋子获得了保护；在“加速”技能被使用后，应能预判到自己下一次落子的时间点 <user_query>。此外，游戏应提供多个难度等级，通过调整AI的思考深度、技能使用阈值和落子速度来适应不同水平的玩家 <user_query>。

性能与兼容性要求

作为一款网页游戏，《即时战略技能五子棋》必须在性能和兼容性方面达到行业标准，以确保最广泛的玩家群体都能获得流畅的游戏体验。
首先，游戏应能在主流的桌面浏览器（如Chrome, Firefox, Safari, Edge）以及现代移动设备浏览器上稳定运行。这意味着前端技术栈的选择（HTML5, CSS3, JavaScript/TypeScript, WebGL等）必须考虑到跨平台的兼容性问题。其次，对于涉及多人实时交互的PVP和混战模式，服务器端的性能是关键。服务器需要能够高效处理大量的并发连接，并在极短的时间内广播技能释放事件和棋盘状态更新，以最小化网络延迟带来的影响。对于“摇晃棋盘”这类全局性的大规模操作，服务器需要能够快速计算所有棋子的移动结果，并将最终状态同步给所有客户端，整个过程的耗时应控制在数百毫秒以内，以保证游戏节奏不被打断。

在图形性能方面，虽然游戏的主要焦点是策略而非画面渲染，但平滑的动画和响应式界面依然重要。技能释放的特效、棋子的落子动画等都需要优化，避免在低端设备上出现卡顿。开发者需要采用高效的渲染技术和资源管理策略，例如使用精灵图（spritesheet）来减少HTTP请求，以及对动画进行适当的帧率限制。最后，考虑到游戏可能在全球范围内发布，本地化支持（如中文、英文、日文等）也是必不可少的兼容性要求，确保不同语言背景的玩家都能顺畅地理解游戏规则和UI内容。

公理设计分析 (Axiomatic Design Analysis)

本节严格遵循公理设计（Axiomatic Design, AD）的方法论框架，对《即时战略技能五子棋》进行系统化设计分析。公理设计由韩国裔美国工程师 Nam P. Suh 教授提出，其核心是两个公理：

1. 独立性公理 (Independence Axiom)：保持功能需求（Functional Requirements, FRs）之间的独立性。
2. 信息公理 (Information Axiom)：在满足独立性公理的前提下，选择信息含量最少（即最简单、最可靠）的设计。

我们的目标是将用户需求转化为功能需求，再映射到设计参数，并通过设计矩阵验证其是否符合独立性公理。

第一步：定义用户需求 (Customer Needs, CNs)

根据游戏概念文档，我们提炼出以下核心用户需求（CNs），这些是玩家希望从游戏中获得的体验：

第二步：推导功能需求 (Functional Requirements, FRs)

功能需求是实现用户需求所必须达到的技术目标。它们必须是可测量、可验证的。

第三步：确定设计参数 (Design Parameters, DPs)

设计参数是工程师可以控制的、用于满足功能需求的具体设计元素或变量。

第四步：构建设计矩阵 (Design Matrix)

这是公理设计的核心环节。我们用一个矩阵来表示设计参数（DPs）如何影响功能需求（FRs）。矩阵中的元素 A_ij 表示第 j 个设计参数对第 i 个功能需求的影响程度。理想情况下，我们希望得到一个对角矩阵（Diagonal Matrix），即每个功能需求只由一个设计参数主导，这满足了独立性公理。

          | DP1   DP2   DP3   DP4   DP5   DP6   DP7
----------|----------------------------------------
FR1 (实时操作) | X     -     -     -     -     -     -
FR2 (独立CD)   | -     X     -     -     -     -     -
FR3 (技能库)   | -     -     X     -     -     -     -
FR4 (多模式)   | -     -     -     X     -     -     -
FR5 (UI显示)   | -     -     -     -     X     -     -
FR6 (胜负判定) | -     -     -     -     -     X     -
FR7 (AI行为)   | -     -     -     -     -     -     X

分析与结论：

• 理想状态: 上述矩阵是一个完美的对角矩阵。这意味着每个功能需求（FR）都由一个且仅由一个设计参数（DP）来满足。例如，FR1（实时操作）完全由DP1（同步引擎）控制；FR2（独立CD）完全由DP2（冷却管理器）控制。这表明我们的设计是解耦良好的，符合独立性公理。
• 现实考量: 在实际开发中，这种完美对角矩阵很难实现。例如，DP1（同步引擎）也可能间接影响FR6（胜负判定），因为网络延迟可能影响事件的排序。但这并不意味着设计失败，而是提醒我们在实现时需要特别注意这些耦合点，例如通过引入时间戳或事件队列来保证FR6的准确性。
• 信息公理: 在满足独立性的前提下，我们的设计是简洁的。每个设计参数职责单一，没有冗余。例如，我们没有为了实现FR2而创建多个冷却管理器，也没有为了实现FR5而在多个模块中重复绘制UI。这符合信息公理——选择了最简单的解决方案。

第五步：迭代与优化

如果设计矩阵不是对角矩阵，或者存在强耦合（例如，一个DP影响多个FR，或一个FR依赖多个DP），则需要对设计进行迭代优化。例如：

• 如果发现DP3（技能效果执行器）也影响了FR5（UI显示），因为它需要通知UI更新技能状态，那么我们应该在DP3和DP5之间建立一个明确的、单向的事件通信接口（如观察者模式），而不是让DP3直接修改DP5的内部状态，从而降低耦合度。

模块化设计文档 (Modular Design Document)

为了确保项目的结构化开发，本节将游戏系统分解为核心功能模块，并详细阐述每个模块的职责、接口以及与其他模块的关系。这种模块化的设计思路有助于团队分工协作，降低耦合度，并提高代码的可维护性和可扩展性。

棋盘与游戏引擎模块 (Board & Game Engine Module)

该模块是整个游戏的心脏，负责维护游戏状态、执行核心规则和协调所有交互。

• 主要职责:
  • 维护一个15x15的二维数组来表示棋盘状态，每个格子存储其所属玩家ID（或为空）<user_query>。
  • 实现基础的落子逻辑，检查落子位置是否合法（在棋盘内且未被占用）<user_query>。
  • 封装核心的胜负判断函数，该函数在每次落子后被调用，检查新增的棋子是否形成了五子连线 <user_query>。
  • 维护一个全局的“游戏状态”变量，用于追踪当前是哪个玩家的回合，以及游戏是进行中、已结束还是处于特定技能的结算阶段。
• 对外接口:
  • placePiece(playerId, x, y): 被玩家操作模块调用，尝试在指定位置落子。返回操作结果（成功/失败原因）。
  • checkWin(x, y): 在落子后被调用，传入新落子的坐标，返回胜利方ID或无胜者。
  • getGameState(): 返回当前游戏状态（如PLAYING, BLACK_WIN, WHITE_WIN, MELEE_WAITING_FOR_SHAKE, etc.）。
• 内部状态:
  • boardState: 代表棋盘的二维数组。
  • currentPlayer: 当前轮到哪个玩家行动。
  • gamePhase: 游戏当前所处的阶段（如NORMAL_PLAY, SHAKING, RANKING_DISTRIBUTION）。
  • playerPieces: 记录每个玩家所有棋子的位置列表，便于快速查找和清除。

技能系统模块 (Skill System Module)

该模块负责所有技能的定义、管理、冷却和执行。

• 主要职责:
  • 定义一个技能对象的基类或接口，包含技能ID、名称、描述、冷却时间（CD）、剩余CD、使用次数等属性。
  • 维护一个技能注册表，用于存储所有可用的技能定义。
  • 实现技能的冷却逻辑，每一帧或一定时间间隔减少所有技能的剩余CD。
  • 实现技能的激活与执行逻辑。每个技能都对应一个具体的执行函数，该函数接收必要的参数（如目标坐标），并调用棋盘引擎模块的相应API来修改游戏状态。
• 对外接口:
  • registerSkill(skillDefinition): 用于向系统注册新的技能。
  • getAvailableSkills(playerId): 返回指定玩家当前可用的所有技能及其状态。
  • useSkill(playerId, skillId, targetX, targetY): 被玩家操作模块调用，尝试使用指定技能并对目标进行操作。返回操作结果。
• 内部状态:
  • skillRegistry: 存储所有已注册技能定义的对象。
  • playerCooldowns: 一个映射表，记录每个玩家每个技能的剩余CD。
  • globalCooldown: 如果未来需要引入全局CD概念，可在此管理。

玩家与AI控制器模块 (Player & AI Controller Module)

该模块负责处理玩家输入和AI决策。

• 主要职责:
  • 接收来自用户的输入（鼠标点击、键盘快捷键），并将其转换为对游戏引擎的具体操作（如落子、选择技能）。
  • 向UI模块发送通知，以高亮显示可落子位置或可用技能。
  • 实现AI的决策逻辑。根据不同模式和难度，AI控制器会查询游戏引擎模块获取当前棋盘信息，并决定下一步行动（选择技能或落子位置）。
• 与其它模块的交互:
  • 向上（依赖）: 依赖棋盘引擎模块来查询棋盘状态和执行落子操作。
  • 向下（依赖）: 向UI模块发送指令，以更新界面。
  • 横向（通信）: 在混战模式中，AI控制器需要能够评估所有其他玩家的威胁程度，因此需要访问到全局的棋盘信息和玩家状态信息。
• AI决策逻辑示例:
  • 在PVE模式中，AI会优先调用engine.checkWin()寻找获胜路径。若无，则调用findThreateningMoves()寻找能阻止人类玩家获胜的防守路径。如果以上都没有，AI可能会基于当前局势评估，有一定概率选择使用“摇晃棋盘”来打乱局面 <user_query>。

UI与渲染模块 (UI & Rendering Module)

该模块负责将游戏世界呈现给玩家。

• 主要职责:
  • 绘制棋盘网格和所有棋子。
  • 监听用户输入事件，并将其分发给玩家控制器模块。
  • 显示当前游戏状态信息，如“轮到黑方”、“技能CD中”、“摇晃中…”、“玩家X获得第1名！”等提示。
  • 展示玩家的技能列表，并根据技能的剩余CD和次数进行视觉化显示（如灰色半透明表示不可用，倒计时数字表示剩余CD）。
  • 实现所有技能释放时的华丽动画和视觉特效。
• 与其它模块的交互:
  • 向上（依赖）: 向棋盘引擎模块查询当前棋盘状态，以绘制正确的棋子位置。
  • 向下（依赖）: 向玩家控制器模块发送用户的点击事件。

模式管理器模块 (Mode Manager Module)

该模块是游戏的入口和组织者，负责根据玩家选择加载不同的游戏模式，并实例化相应的组件。

• 主要职责:
  • 提供主菜单，允许玩家选择游戏模式（PVE, PVP, Melee）和难度。
  • 根据玩家选择，初始化对应的玩家列表（例如，PVE模式初始化一个人类玩家和一个AI玩家）。
  • 加载并配置相应的技能系统。例如，为PVE模式加载包含非对称技能的AI技能库 <user_query>，为混战模式加载扩展示意技能池 <user_query>。
  • 初始化游戏循环，并协调各个模块（玩家控制器、棋盘引擎、UI）协同工作。
• 与其它模块的交互:
  • 横向（依赖）: 依赖于棋盘引擎、技能系统、玩家控制器和UI模块来构建一个完整的、可运行的游戏场景。

数据持久化与网络模块 (Data Persistence & Network Module)

由于项目目标不含原型，此模块的设计是假设性的，但其规划对于未来版本的扩展至关重要。

• 主要职责:
  • 保存玩家数据，如个人战绩、解锁的技能、获得的积分等。
  • 可选地，实现排行榜功能，存储全球或好友圈内的最高排名。
  • 对于PVP和混战模式，该模块需要与服务器通信，同步玩家操作和游戏状态，以实现在线对战。
• 技术选型:
  • 前端可以使用IndexedDB或localStorage进行本地数据存储。
  • 服务器端需要一个数据库（如PostgreSQL, MongoDB）和一个API网关（如Node.js with Express, Python with Flask/Django）来处理数据请求和用户认证。

项目规划与执行方案 (Project Plan & Execution)

本节旨在为《即时战略技能五子棋》的开发提供一个宏观的、分阶段的规划蓝图。项目将采用敏捷开发模式，分为三个主要阶段：核心功能实现、模式完善与测试、以及最终打磨与准备上线。每个阶段都将产出可交付成果，并通过迭代的方式逐步构建出完整的游戏产品。

开发阶段划分与里程碑

第一阶段：核心功能实现 (MVP - Minimum Viable Product)
此阶段的目标是搭建起游戏最核心的骨架，确保基础玩法的完整性和可玩性。

• 时间预估: 8-10周
• 主要任务:
  1. 技术选型与环境搭建: 确定前端框架（如React + Three.js for 3D effects, 或纯Canvas/SVG），搭建版本控制系统（Git），并设置CI/CD流程。
  2. 棋盘引擎开发: 实现15x15棋盘的数据结构，完成基础落子逻辑和五子连线检测功能 <user_query>。
  3. 技能系统开发: 实现基础的技能结构，包括技能的定义、注册、冷却管理和基础的CD显示功能。先实现“摇晃棋盘”作为第一个可交互的技能，因为它效果直观且易于实现。
  4. 玩家控制器开发: 实现单人模式（人类 vs AI）的玩家输入处理和基础AI的落子逻辑（按顺序或随机落子）。
  5. UI初步实现: 创建游戏主界面，包含开始按钮、选择模式选项。创建基础的游戏内界面，显示当前回合和技能CD。
• 交付成果: 一个可在单人模式下进行基础对局的网页应用。玩家可以点击落子，AI也会回应，但没有技能可用。游戏能正确判断胜负。

第二阶段：模式完善与测试 (Feature Enhancement & Testing)
在核心功能的基础上，此阶段将填充各个游戏模式的细节，并进行全面的质量保证。

• 时间预估: 12-16周
• 主要任务:
  1. PVP模式完善: 实现完整的技能库，包括“移除”和“封印” <user_query>。重点实现并测试“即时解析”规则 <user_query>，确保在双方同时造成五子连线时，系统能正确判定是谁激活了“摇晃棋盘”。
  2. PVE模式完善: 实现AI的非对称技能（护盾、加速、移形换位）<user_query> 和复杂的战术决策逻辑 <user_query>。调整不同难度下的AI落子速度和技能使用概率。
  3. 多人混战模式开发: 实现最多4人参与的混战模式 <user_query>。开发核心的“完赛排名”逻辑 <user_query> 和“障碍物固化”机制 <user_query>。实现积分结算系统 <user_query>。
  4. 选秀模式开发: 实现一个技能池，并开发轮流选择的逻辑，允许玩家自定义技能组合 <user_query>。
  5. 全面测试: 组织内部测试，重点关注以下方面：
     • PVP平衡性: 测试不同技能组合的强弱，确保没有“一键秒杀”的组合。
     • PVE难度曲线: 测试不同难度AI的表现，确保其既具挑战性又不过于压倒性。
     • 混战稳定性: 在4人混战环境下，测试排名和结算逻辑的准确性。
     • 性能测试: 在不同设备和浏览器上测试游戏的流畅度，特别是“摇晃棋盘”等大规模操作的性能表现。
• 交付成果: 一个包含PVP、PVE和多人混战三种模式的、经过初步平衡和测试的完整游戏。

第三阶段：最终打磨与上线准备 (Polishing & Launch Preparation)
此阶段的目标是提升产品的最终品质，使其准备好迎接玩家。

• 时间预估: 4-6周
• 主要任务:
  1. 视觉与音效打磨: 添加所有技能释放的精美动画和音效，优化UI的整体视觉风格，使其符合“喜剧”主题。
  2. Bug修复: 根据测试反馈，集中修复所有发现的严重Bug，特别是那些影响游戏公平性和稳定性的Bug。
  3. 本地化支持: 翻译游戏内的所有文本，支持至少简体中文和英语。
  4. 性能优化: 进行最后的性能调优，确保在低端设备上的最佳体验。
  5. 上线准备: 准备游戏宣传素材、撰写游戏说明文档，并部署到线上服务器。
• 交付成果: 一个高质量、稳定、用户体验流畅的完整版网页游戏。

关键风险评估与缓解策略

在整个项目周期中，识别潜在风险并制定缓解策略至关重要。

1. 风险一：技能平衡性问题
   • 描述: 特别是在PVP的选秀模式中，某些技能组合可能会异常强大，破坏游戏平衡。
   • 缓解策略: 在第二阶段进行大量的人工测试，邀请不同水平的玩家参与，收集反馈。在代码层面，为每个技能设定一个“威胁度”数值，避免玩家选择威胁度过高的技能组合。上线后，通过后台数据分析（如各技能使用率和胜率）持续监控平衡性，并可通过补丁进行调整。
2. 风险二：PVP“即时解析”规则实现复杂性
   • 描述: 此规则要求对技能释放事件进行极其精细的排序和仲裁，实现在编程上可能非常复杂，容易出现逻辑漏洞。
   • 缓解策略: 将此规则的实现作为第二阶段的重点任务。编写详尽的伪代码和状态转换图来规划逻辑。利用事件队列来统一处理所有玩家的操作，确保事件按精确的时间戳处理。进行大量的单元测试，覆盖各种极限情况（如双方几乎同时点击）。
3. 风险三：多人混战模式的复杂度失控
   • 描述: 随着玩家数量增加，排名和结算逻辑会变得极其复杂，尤其是在处理“同时完赛”和“障碍物”时，很容易出现错误。
   • 缓解策略: 将此模式的逻辑拆分为多个小的、可独立测试的功能单元。例如，将“完赛检测”、“排名记录”、“障碍物固化”分别实现为独立的函数。使用自动化测试来验证在3人和4人混战场景下的正确性。在UI上，清晰地标示出哪些玩家已被淘汰，哪些是仍在战斗，以减轻玩家的认知负担。
4. 风险四：跨平台兼容性问题
   • 描述: 作为一个网页游戏，其在不同浏览器、操作系统和设备上的表现可能存在差异，导致部分玩家体验不佳。
   • 缓解策略: 制定一个详细的测试矩阵，覆盖主流的浏览器（Chrome, Firefox, Safari, Edge）和设备（Windows, macOS, iOS, Android）。在项目初期就引入跨浏览器测试工具（如BrowserStack）。对关键的UI元素和功能进行兼容性适配，例如，针对触摸屏设备优化点击区域。

通过上述周详的规划与设计，我们相信《即时战略技能五子棋》项目能够成功地将一个创新的游戏理念转化为一个引人入胜、玩法丰富的网页游戏产品。